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자몽종자 추출물을 첨가한 염지액이 닭가슴살의 산화안정성 및 품질특성에 미치는 영향
ABSTRACT Effects of Curing Agent Added with Grapefruit Seed Extract on the Oxidative Stability and Quality Characteristics of Chicken Breast Meat by. Kang Su Tae Advisor : Prof. Lee, Jae Joon, Ph. D. Department of Food and Nutrition, Graduate School of Chosun University This study was carried out to investigate physicochemical components, the antioxidative effect of grapefruit seed extract in vitro, and to evaluate the functional effects of curing agent added with grapefruit seed extract on the quality properties and storage characteristics of chicken breast meat steak. The proximate compositions of grapefruit seed extract as were 62.89% of moisture content, 9.19% of crude protein, 4.42% of crude fat, 0.08% of crude ash and 23.42% of carbohydrate respectively. The content of vitamin C was 4.38 mg/100 g. The major organic acid were lactic acid, citric acid, succinic acid, formic acid, malic acid and oxalic acid. The major free sugar were glucose, fructose, sucrose, rhamnose, xylose and galactose. Total polyphenol contents of grapefruit seed extract was 45.06 mg TAE/g. Total flavonoid contents of grapefruit seed extract was 36.06 mg RE/g. The DPPH radical scavenging activity of grapefruit seed extract increased with the increasing levels of grapefruit seed extract. IC50 values of grapefruit seed extract was 333.33 μg/ml. Chicken breast meat was preblended with different curing agents. The chicken breast meat consisted of six types : no treatment(control, T1), sorbic acid 0.2% + sodium nitrite 70 ppm added (positive control, T2), grapefruit seed extract 0.05% added (T3), grapefruit seed extract 0.1% added (T4), grapefruit seed extract 0.3% added (T5), grapefruit seed extract 0.5% added (T6). Each chicken breast meat types were tested in triplicate and assigned to one of four storage periods: 0, 3, 7 or 10 days. The moisture content was slightly increased as grapefruit seed extract added, but it was no significant difference. Crude protein, crude lipid and crude ash were not significant difference between grapefruit seed extract. The pH and cooking loss of chicken breast meat decreased with the increasing levels of grapefruit seed extract, but the water holding capacity (WHC) was increased with the increasing levels of grapefruit seed extract. For the textural characteristics, the hardeness and chewiness of chicken breast meat containing grapefruit seed extract groups were higher than those of T1 and T2, but it did not affect the springiness and cohesiveness. Hunter's color L (lightness) and a (redness) values significantly increased by addition of grapefruit seed extract, it did not affect the b (yellowness) value. In the sensory evaluation, the addition of 0.1% grapefruit seed extract (T4) had the higher score in flavor and total acceptability. In the subjective evaluation, the addition of 0.05% grapefruit seed extract (T3) had the higher score in appearance and total acceptability. The 2-thiobarbituric acid (TBA), Volatile basic nitrogen (VBN) contents and the total microbial counts significantly increased with longer storage period. The TBA and VBN values of 0.5% grapefruit seed extract added (T6) were significantly decreased compared to the positive control (T2). Total microbial counts of chicken breast meat containing grapefruit seed extract groups (T3, T4, T5, T6) were higher than the positive control (T2), but that lower than control (T1). Therefore, adding grapefruit seed extract to the chicken breast meat meat tended to effective for delaying lipid peroxidation and antimicrobial effects during the cooler storage period In conclusion, grapefruit seed extract should help to improve shelf life and palability, so this can be applied meat products as a natural antioxidant and functional curing agent.
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Experimentation-driven learning of planning operators
강수태 Univ. of Texas at Arlington 1997 해외박사
플래닝의 지식공학은 고비용이고, 산출된 지식은 불완전하다. 환경의 피드백에서 플랜 연산자의 정의를 자동적으로 학습하기 위하여, 연산자 학습시스 템인 와이서는 너비 우선 탐색 방법을 이용하여 리터럴 공간을 탐색한다. 탐색트리의 각 노드는 리터럴 공간의 독특한 부분집합으로써 하나의 세계 상태 를 나타낸다. 루트노드의 스테이트는 씨드스테이트라고 불린다. 와이서는 불완전한 전문가지식을 이용하거나 그 도움없이도 씨드스테이트를 생성할 수 있다. 와이서는 각 노드에서 연산자의 실험을 수행한다. 연산자가 성공적으로 실행될 수 있는 포지티브 스테이트는 연산자의 초기의 선행 조건을 구성한다. 필요한 실험의 수는 씨드스테이트에서의 결여된 선행조건들의 수의 함수로 분석한다. 우리는 기하급수적인 스테이트 공간의 한 부분집합만을 테스트하기 위하여 순수 영역을 가정한다. 너비 우선 탐색 방법은 고비용이므로 와이서는 탐색 트리의 각 레벨에 속하는 리터럴들을 재순서화하기 위한 두가지 기법을 도입한다. 순수영역가정과 리터럴재순서화 기법들을 이용하여 나타난성능향상을 도시한다. 다른 기존 시스템들과는 달리 와이서는 연산자 파라미터에 속박되지 않은 객체들에 대한 연산자의 영향을 임의의 변수를 도입하여 서 모사한다. 우리는 기계로 생성된 정의가 종종 전문가가 제공한 정의보다 더 간단하다는 것을 제시한다. 플래너의 내부 기대와 외적 현실이 일치하지 않을 때 불완전한 연산자를 수정하기 위하여, 와이서는 플랜의 실행을 모니터하고 리터럴공간을 검색한다. 기존 시스템들과 비교하여 와이서는 모니터횟 수가 적고 기존의 성공사례에 의존함이 없이도 다중의 리터럴들을 학습할 수 있다. 시스템이 실험을 수행하기 위하여 사용자가 지정한 임의의 스테이트로전이할 수 있다는 가정은 비현실적일 수 있다. 이 결점을 보완하기 위하여, 우리는 현재의 스테이트에서 연산자를 실험하고, 결과를 모니터하고, 자생적 인 새로운 스테이트에서 다시 실험할 수 있도록 와이서를 확장한다. 우리는 새 접근법이 이전의 방식보다 더 효율적임을 보여주는 실험의 결과를 제시한 다.
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